这是一本探讨人工智能或计算机思维如何形成的科普读物。如果把计算机当成一个主体，它获得人工智能的过程实际上就是一个学习计算机语言的过程。那么，计算机的学习过程与人的学习过程有何不同？两者之间是怎样的关系？如何实现计算机的学习行为？计算机的学习过程对人的思维形成有何启发？
人工智能真的会取代我们吗？计算机是怎么学习的？我们人类思维的本质又是什么？未来，AI会统治地球吗？如果你是关心科技前沿，喜欢看科幻电影，也对人类社会未来发展有过担忧，那么你的问题都可以在这本书里找到答案。
赫克托·莱韦斯克（Hector Levesque）：多伦多大学计算机系教授、加拿大学者、人工智能研究专家，多年来致力于人工智能的研究，主要研究方向为人工智能的知识表现和推理。赫克托·莱韦斯克已发表60多篇研究论文，其中4篇获得国际人工智能协会最佳论文奖，1篇获国际人工智能协会经典论文奖。莱韦斯克还是国际人工智能协会执行理事会成员、加拿大皇家学会成员及多个杂志的编委会成员。
前言 Ⅴ
第1章 什么是人工智能？ 001
适应机器学习 003
老式人工智能 006
常识的程序 008
图灵测试 010
中文房间理论 012
第2章 巨型拼图之谜 017
疑问接踵而来 019
留给我们的困难 023
一条解决的途径 030
第3章 知识与行为 033
超越刺激与反应 036
知识与信念 041
意向立场 043
智能行为 046
能力与表现 048
第4章 真智能还是假智能？ 051
谈话机器人 055
投机取巧不可行 060
威诺格拉德模式 063
我们从中得到的经验 070
GOFAI 的回归 072
第5章 有经验的学习与没有经验的学习 075
我们如何学习词语？ 078
我们如何学习事实？ 081
我们如何学习行为？ 083
我们如何超越经验？ 085
第6章 书本智慧与市井智慧 089
语言的影响力 092
书本智慧 094
海伦·凯勒的智慧 095
书本中的市井智慧 099
第7章 长尾理论与培训的界限 103
长尾现象带来的难题 106
如何处理突发事件 110
无意识与有意识 113
威诺格拉德模式测试 115
是不是技巧还不够完美？118
第8章 符号与符号处理 119
符号的代数运算 121
符号的逻辑运算 125
符号的意义 129
一切都源自图灵机 131
第9章 基于知识的系统 137
符号能够解决的问题 139
用符号表示无形 141
知识表示假说 143
假设是真的吗？ 144
知识表示与推理 146
谁才是唯一的选择？149
第10章 人工智能技术应用 151
人工智能的未来 155
自动化是好是坏？159
超级智能与奇点 161
真正的风险 164
超越进化 166
致谢 169
注 释 173
参考文献 193
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